이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬을 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순한 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio 가 변화하지 않으면 단지 한 개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이터와 실제 영상 데이터를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.
안구운동의 회선점을 중심으로 한 안구운동은 직각좌표의 좌표축 회전변환에 의한 회전행렬 $R_x$, $R_y$, $R_z$로 표현할 수 있으며, 6가지의 눈의 주된 회전 형태인 외-내전, 상-하전, 내-외방 회선 등으로 기술된다. 제1안위에서 제3안위까지의 안구운동은 회전행렬의 조합으로 구성되고, 6가지의 주회전과 8가지의 보조회전으로 6개의 외안근 운동을 표현 할 수 있다. 안구운동에 의한 동공점인 각막정점의 위치를 각각좌표의 회전행렬을 구좌표$(r,{\theta},{\phi})$로 전환하여 9가지로 기술된다.
본 논문에서는 고주파 신호 주입 센서리스 제어를 위한 정지 좌표계 상의 회전자 위치를 추정하는 새로운 기법에 대하여 제안한다. 기존 방법은 저역 통과 필터의 시지연 및 전류 차로 이루어진 행렬의 역행렬 유무 문제가 존재하였다. 제안된 기법은 이러한 문제의 해결방안으로 정지 좌표계 상에서 변환 행렬을 이용하여 회전자 위치 정보를 추출해 낸다. 또한 추출해 낸 위치 정보로 전대역 통과 필터를 이용하여 회전자 위치를 정밀하게 추정하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
수학의 각 분야 중에서 선형성을 가지는 부분은 그 이론이 가장 정연하게 처리되나 이것이 선형대수학이라는 학문으로 형성된 것은 최근의 일이며, 더욱이 선형대수는 그 광범위한 응용성으로 인하여 더욱 중요시되게 되었다. 선형대수의 교육적 의의는 함수의 특수한 경우인 선형변환을 다룸으로서 선형성을 지닌 수학의 구조를 쉽게 파악할 수 있다는 것이며 더욱이 해석기하 등에도 쉽게 응용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 타인, 쌍곡선, 포물선인 이차곡선을 행렬을 이용하여 표현하고, 좌표축의 회전이동과 평행이동을 통하여 행렬을 대각화하고, 고유치의 부호에 의하여 이차곡선의 변환과 분류를 다루었으며 더불어 곡선의 개형을 알아보았다.
본 논문에서는 스마트폰의 자이로센서를 이용하여 다양한 각도에서 촬영한 현실세계의 객체를 증강현실을 위한 자연 마커로 사용할 수 있도록 가상의 Frontal-View로 변환할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 제안한 알고리즘은 pitch, roll, yaw 3축에 대한 회전행렬을 획득하여 대상 이미지에 대한 yaw의 기준점을 설정하였다. 그 후 대상 이미지가 바닥, 벽면, 천장 중 어느 면인지 판단하여 그에 대한 회전 행렬을 보정하였다. 마지막으로 자이로 센서 좌표계와 영상 좌표계 사이의 차이를 고려해 Frontal-View를 얻기 위한 호모그래피 행렬을 획득하여 투영변환을 통해 촬영 영상으로부터 Frontal-View를 획득할 수 있도록 설계하였다. 구현된 Frontal-View 변환 프로그램을 평가하기 위해 바닥, 벽면, 천장에 대해 주변 환경을 스마트폰 환경에서 촬영한 영상을 Frontal-View로 변환하도록 테스트를 한 결과 본 논문에서 설계 및 구현한 변환 알고리즘이 여러 각도에서 촬영한 영상을 정상적으로 Frontal-View로 변환하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 RLG를 사용하는 관성항법시스템에서 자이로 출력의 적분 과정에서 유발되는 비교환 오차를 정의하고 이에 대한 해석을 수행한다. 이를 위하여 RLG를 사용하는 관성항법시스템에 나타나는 진동성 운동, 원추운동, AV 마운트에 의하여 유발되는 ISA 운동, 항체의 실제 운동 등을 살펴보고, 각각의 운동에 의하여 유발되는 비교환 오차를 해석한다. 비교환 오차 해석은 회전벡터와 자이로 출력 사이의 관계식과 좌표변환행렬과 각속도 벡터 사이의 관계식을 이용하여 유도된다.
실내공간상에서 3차원 실시간 위치를 결정하는 다양한 측지기법들이 존재하지만 $100{\mu}m$ 이하 계측기 수준의 정밀도를 측정하는 방법은 여전히 Laser Theodolite 신호를 사용할 수밖에 없다. Rotary-Laser Automatic Theodolite(R-LAT)는 Fan Laser Beam을 주사하면서 회전시킨 후 주어진 공간의 수직과 수평을 계측하는 Laser Transmitter의 한 종류이다. 본 논문에서는 R-LAT에서 발생되는 Fan Laser Beam 신호를 취득할 수 있는 센서와 증폭회로의 개발을 통하여 3차원 공간좌표에 대한 회전변환행렬로 이루어진 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 기존 Laser Tracker에서 구해지는 공간좌표와 상호 비교하였다.
컴퓨터 그래픽스의 응용 분야 특히, CAD나 애니메이션 분야에서는 하나의 물체를 다른 시점에서 또는 시점은 고정하고 다른 각도로 바라본 형태를 디스플레이 할 수 있어야 한다. 그러기 위해서는 어떤 물체를 임의의 축에 관하여 임의의 각도 만큼 회 전 이동시키는 회전 이동 변환이 필요하다. 3차원 그래픽스 응용에서는 많은 변환이 필요하며, 하나의 물체는 보통 많은 꼭지점들로 구성되어서 가능한한 빠른 속도로 회 전 이동 좌표를 구하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 3차원 그래픽스에서 필 요한 변환중 많은 연산 횟수로 인하여 계산 시간이 문제가 되는 임의의 축에 관한 회 전 이동 변환 행렬을 빠르게 계산하는 효율적인 알고리즘을 제안하고, 이를 PC- 486DX2-50상에서 구현하여 기존의 계산 방법과 결과의 계산속도를 비교함으로써 알고 리즘의 유용성을 보인다.
온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.
본 논문에서는 유도전동기 회전자 자속 기준제어를 위하여 비선형 관측기인 확장된 루엔버거 관측기 원리를 적용한 새로운 회전자 자속관측기를 제안하였다. 확장된 루엔버거 관측기는 확장된 칼만 필터와 유사하게 동특성 오차의 선형화 기법을 따트고 있으나 통계학적 속성의 노이즈 공분산을 고려하지 않는 결정론적 관측기로서 비선형 상태관측기 설계시 요구되는 좌표변환 및 선형화 파정에서 비선형 편미분 방정식의 직접적인 해를 펼요로 하지 않아 구현이 비교적 용이하다. 제안된 회전자 자속관측기는 직교좌표의 고정자 전류, 회전자 자속, 속도 및 부하 토크로 구성된 6차 미분방정식으로부터 유도되었으며 축약된 형태의 이득행렬을 갖는다. 시뮬레이션 및 실험은 파라 미터중 회전자 저항 값이 변동된 상황을 가정하여 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안된 관측기를 이용한 자속 추정시 극점 재배치를 통하여 동특성 오차의 수렴성을 제어할 수 있으며, 부하 설험결과 제안된 관측기를 적용하는 경우에는 슬립적분형 간접벡터제어에 비해 보다 정확한 벡터제어가 가능함이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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